同时一般查询使用时不会使用所有列，而是只用到几列，所以查询速度会更快压缩比例高因为是列式存储，所以可以对同一类型的一段做压缩，压缩比例高支持的平台和框架多在Hadoop,Spark,Presto,Python

一.flink整体介绍及wordcount案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle

目录前言一、什么是数据倾斜二、发生数据倾斜的表现2.1MapReduce任务2.2Spark任务三、如何定位发生数据倾斜的代码四、发生数据倾斜的原因3.1key分布不均匀3.1.1某些key存在大量相同值

“码上有前”文章简介：软考高级–信息系统项目管理师欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言第五章：信息系统工程下数据工程十八、数据模型分类十九、数据建模过程二十、数据元数据标准化管理数掘备份数据容灾数据清理步骤数据开发利用二十四

前提条件1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?

配置hiveonspark1、上传Spark纯净版jar包到HDFS：hdfsdfs-mkdir/spark-jarshdfsdfs-put/opt/spark/jars/*/spark-jars2、修改

常规配置配置完，开启hadoop，开启spark（如果在hdfs上上传了纯净版的spark则不需要开启），开启hive注：当前节点一定要是namenode的active节点，因为hadoop长时间不用namenode

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取,另外下面还有Spark

简介：Etherscan大多数朋友都比较熟悉了，它是主流以太坊区块浏览器。Etherscan有面向开发者提供API服务以方便其检索以太坊区块链信息。本文示例如何使用EtherscanAPI获取以太坊已验证源码的合约源代码。Etherscan大多数朋友都比较熟悉了，它是主流以太坊区块浏览器。Etherscan有面向开发者提供API服务以方便其检索以太坊区块链信息。EtherscanAPI在没有密钥的

行业内实时开发能力只有少数人能够掌握的现状；数据开发迭代效率比较低，重复逻辑反复的

摘要信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径，但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向，由于站在的角度存在偏差，人们经常能够获得不同类型信息，这也是技术最为难以攻克的课题。针对手机销售数据管理等问题，对手机销售数据管理进行研究分析，然后开发设计出手机销售数据可视化系统以解决问题。手机销售数据可视化系统主要功能模块包括系统首页、轮播图、公告信息、资源管理（新闻资讯、新闻分类）交流管理（交流论坛、论坛分

以Flink和Spark为首的实时计算引擎，成为实时计算场景的重点考虑对象。那么，今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择？FlinkorSpark？2.为何需要实时计算？

getWebsocketUrl(){returnnewPromise((resolve,reject)=>{varapiKey=API_KEYvarapiSecret=API_SECRETvarurl='ws://spark-api

spark通过jdbc读取Oracle，当数据量很大的时候会出现两个问题：读取数据异常缓慢，甚至卡死大表中进行操作也会出现OOM的问题调优常规的读取数据库的方式如下ods_bdz=spark.read.format

一、PySpark是什么PythonPySpark是Spark官方提供的一个Python类库，其中内置了完全的SparkAPI，使得Python用户在导入这个类库后，可以使用自己熟悉的Python语言来编写

一、背景当采用随机数和扩容表进行join解决数据倾斜的时候，就代表着，你的之前的数据倾斜的解决方案，都没法使用。这个方案是没办法彻底解决数据倾斜的，更多的，是一种对数据倾斜的缓解。原理，其实在上一讲，已经带出来了。扩容表（RDD）步骤：1、选择一个RDD，要用flatMap，进行扩容，将每条数据，映射为多条数据，每个映射出来的数据，都带了一个n以内的随机数，通常来说，会选择10。2、将另外一个RD

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA）对6个连续型

在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算、处理的组件主要是ShuffleManager。在Spark1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。

一、前言随着IT技术的飞速发展，各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。目前，医疗IT系统收集了大量极具价值的数据，但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。为此，本文拟利用医院现有的历史数据，挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识，并基于这些信息构建专业的临床知识库，提供诊断、处方、用药推荐功能，基于强大的关联推荐能力，极大地提高医疗服务质量，减轻医疗人员的工作强度。二、

ApacheSpark是一个用于Extract(提取),

昨天有位大哥问小弟一个Spark问题，他们想在不停Spark程序的情况下动态更新UDF的逻辑，他一问我这个问题的时候，本猪心里一惊，Spark**还能这么玩?

备注:测试环境CDH6.3.1Sqoop1.4.7一.Sqoop概述ApacheSqoop（SQL-to-Hadoop）项目旨在协助RDBMS与Hadoop之间进行高效的大数据交流。用户可以在Sqoop的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到Hadoop与其相关的系统(如HBase和Hive)中；同时也可以把数据从Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库里。Sqoop是一个在结构化数据和Had

我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。

今天Spark社区为大家带来了最新的Spark2.3.0SparkRelease2.3.0ApacheSpark2.3.0isthefourthreleaseinthe2.xline.ThisreleaseaddssupportforContinuousProcessinginStructuredStreamingalongwithabrandnewKubernetesSchedulerbacke

一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。

什么是Maven？Maven是优秀的项目管理和构建工具，能让我们更为方便的来管理和构建项目，从最基础的环境配置，到maven核心知识点的应用。Maven简化和标准化项目建设过程。处理编译，分配，文档，团队协作和其他任务的无缝连接。Maven增加可重用性并负责建立相关的任务。Maven是干什么？Maven就可以帮你构建工程，管理jar包，编译代码，还能帮你自动运行单元测试，打包，生成报表，甚至能帮你

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、Syslog介绍2、通过Socket传送Syslog到Spark3、Syslog日志拆分为DateFrame4、对Syslog进行查询四、结果分析与实验体会一

一、背景错误的持久化使用方式：usersRDD，想要对这个RDD做一个cache，希望能够在后面多次使用这个RDD的时候，不用反复重新计算RDD；可以直接使用通过各个节点上的executor的BlockManager管理的内存/磁盘上的数据，避免重新反复计算RDD。usersRDD.cache()usersRDD.count()usersRDD.take()上面这种方式，不要说会不会生效了，实际上

、首先要学习JavaSE，掌握Java语言本身、Java核心开发技术以及Java标准库的使用；2、如果继续学习JavaEE，那么Spring框架、数据库开发、分布式架构就是需要学习的；3、如果要学习大数据开发

importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectDataCleaning{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=

部分报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):   File"/home/cisco/spark-mongo-test.py",line7,in    df=spark.read.format

>昨天有位大哥问小弟一个Spark问题，他们想在不停Spark程序的情况下动态更新UDF的逻辑，他一问我这个问题的时候，本猪心里一惊，Spark**还能这么玩?

所以不论是计算机专业的程序员，还是非计算机专业准备转行计算机的跨行人员都想学习大数据，从事大数据开发工作。但是当你站在一个行业门外的时候，你更多的是看到他的价值和前景，这会促使你义无反顾地往里冲。但

●前言一直以来，2000元左右价位的独立显卡总是被玩家们称为“甜点级”显卡，因为这个价位段的显卡有着不俗的性能，游戏和生产力都能兼顾，而且不算太贵的定价也是能够让大众所接受，整体算下来还是很有性价比的。然而，在众多的甜点级显卡当中，除了N、A两家的甜点级显卡之外，前些年入局独显的英特尔也是有对应的产品可选，比如A770以及A750就有着优于同价位竞品的性能以及更低的售价，性价比尤为突出。作为英特尔

需求按照文件中的第一列排序。如果第一列相同，则按照第二列排序。文件内容2536241315Java实现自定义的二次排序key/***自定义的二次排序key*/publicclassSecondarySortKeyimplementsOrdered,Serializable{//首先在自定义key里面，定义需要进行排序的列privateintfirst;privateintsecond;public

同时，人们又试图用深度学习这样新的思路去解决过去MapReduce和Spark已经解决的问题，这也意味着大数据技术开始进入3.0时代。在这个全新阶段，可以看到整个市场上已经可以提

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Python作为一种广泛应用的编程语言，在Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域都有着重要的应用。Python的易学性、清晰性和可移植性等特点使它得到很多技术人士的喜爱。

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三

目录一、概述（一）基本概念（二）两种处理模型（三）StructuredStreaming和SparkSQL、SparkStreaming关系二、编写StructuredStreaming程序的基本步骤（

Spark核心模块image.pngSparkCore:提供了Spark最基础与最核心的功能，Spark其他的功能如:SparkSQL，SparkStreaming，GraphX,MLlib都是在SparkCore

Spark基本组件，Master和Worker，负责运行Client和Driver作业执行框架每个SparkApplication由主控节点Master、集群资源管理节点ClusterManager、执行任务节点

《运动改造大脑》的作者是约翰•瑞迪（JohnRatey）/埃里克•哈格曼（EricHagerman），原著名称为：Spark：therevolutionarynewscienceofexerciseandthebrain

翻译Spark共享变量部分的官方文档（Spark2.4.3）。通常，当传递给Spark操作(如map或reduce)的函数在远程集群节点上执行时，在函数中使用的所有外部变量都是单独拷贝的变量副本。

由于两个应用都有相同的beelineshell文件所以在同时配置/etc/profile文件中环境变量时会导致先执行前面的环境变量指向的beeline，导致beeline命令报版本不一致错误。hivebeeline客户端报错，hive-jdbc版本不一致。

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HudiSpark使用本篇为大家带来通过Sparkshell和SparkSQL操作Hudi表的方式。

前言今天开始学习数仓的内容，之前花费一年半的时间已经学完了Hadoop、Hive、Zookeeper、Spark、HBase、Flume、Sqoop、Kafka、Flink等基础组件。

Hive的存储引擎使用HDFS，计算引擎使用MapReduce或Spark。Hive本质上是一个元数据管理平台，通过对存储于HDFS上的数据文件附加元数据，赋予HDFS上的文件以数据库表的语义。